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concepts/generative-recommendation.md

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+title: "生成式推荐 (Generative Recommendation)"
+created: 2026-06-10
+updated: 2026-06-10
+type: concept
+tags: [recommendation, generative-model, paradigm]
+sources: [raw/papers/onereason-team-onereason-2026.md]
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+# 生成式推荐 (Generative Recommendation)
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+> 将推荐任务建模为序列生成问题，用生成式模型直接预测下一个 item 的推荐范式。
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+## 定义
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+生成式推荐将推荐重新表述为序列生成：给定用户历史行为序列，模型直接生成下一个推荐 item（以 [[itemic-tokens|itemic token]] 形式）。这与传统推荐（embedding 匹配 + top-K 检索）形成根本差异。
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+## 核心思想
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+- **统一生成框架**：将召回、排序、重排统一为一个端到端生成过程
+- **Scaling 优势**：像 LLM 一样，模型和数据的扩展带来持续性能提升
+- **跨域泛化**：生成式模型天然支持跨域推荐
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+## 代表工作
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+- [[onerec|OneRec 系列]]（快手）：工业级生成式推荐，多业务线部署
+- 在短视频、直播、广告、电商等场景验证
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+## 核心挑战
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+- **推理能力缺失**：纯 item token 序列无法支撑 [[chain-of-thought|CoT]] 推理
+- **[[itemic-text-alignment|语义对齐]]**：item token 与自然语言的跨模态对齐
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+## 参考
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+- [[onerec|OneRec]]
+- [[onereason|OneReason]]
+- [[itemic-tokens|Itemic Token]]